Dodawaj, usuwaj i zmieniaj nazwy kolumn w R za pomocą Dplyr
W tym samouczku omówimy pakiet dplyr, który umożliwia sortowanie, filtrowanie, dodawanie i zmianę nazw kolumn w języku R.
W tym samouczku omówię obliczanie odległości na mapie w usłudze LuckyTemplates na podstawie lokalizacji zapasów terminowych (FSL) i punktu dostawy. To tylko jeden z różnych sposobów efektywnego wykorzystania obliczeń odległości do analizy geoprzestrzennej.
W tym przykładzie wyświetlę i przeanalizuję klientów w promieniu od istniejącej lokalizacji zapasów terminowych w magazynie lub w hubie.
Spis treści
Zestaw danych do obliczania odległości na mapie
Omówmy teraz zbiór danych, którego użyłem do obliczenia odległości. Oto dane, które zawierają tabelę danych klientów .
Zawiera również tabelę Lokalizacje magazynów terminowych .
Tabela Magazyny została dołączona do tabeli danych Klienci . Ma to na celu umożliwienie jednoczesnego wyświetlania.
Jak widać, nie ma połączenia między tymi dwoma tabelami.
Ponadto miary DAX , których użyłem, znajdują się w trzech oddzielnych tabelach.
Podczas modelowania trzymam miary pod ręką. Po ukończeniu mojego raportu tabele miar zostaną ukryte.
Użyłem trzech zestawów miar do obliczenia i wyświetlenia odległości dla tej demonstracji.
Miary Dax Do Obliczania Odległości Na Mapie
Przekształciłem obliczenie odległości ( formuła Haversine'a ) na miarę DAX ( miara odległości ). Omówiłem formułę Haversine'a w artykule na temat obliczania odległości i namiaru w usłudze LuckyTemplates (połączę go, gdy zostanie opublikowany).
Ta formuła różni się nieco od funkcji dodatku Power Query , ponieważ właśnie ją stworzyłem jako obejście problemu.
Użyłem miary Odległość do obliczenia odległości na podstawie selekcji z krajalnika Wybierz odległość .
Użyłem całkowitej odległości w pomiarze wyboru, aby obliczyć całkowitą odległość od zaznaczenia. Potem pokazałem to na stole.
Ponadto użyłem miary Odległość w selekcji jako miary pomocniczej dla miary Całkowita odległość w selekcji .
Miary języka DAX dla wizualizacji mapy
Następny zestaw miar zawiera miary koloru, rozmiaru i tytułu.
Pierwszą miarą dla tego zestawu jest kolor punktu FSL (kolor punktu lokalizacji zapasów w przód).
Ta miara tworzy zielony punkt na tej mniejszej mapie.
Służy do powiększania wybranej lokalizacji z fragmentatorów.
Następna jest miara Kolor punktu mapy .
Miara Kolor punktu mapy wyświetla kolor zielony lub niebieski na większej mapie.
Dodatkowo użyłem miary Rozmiar , aby wyświetlić bąbelki klienta i wybrane składy w różnych rozmiarach na mapie.
Ostatnia to miara Mapa . Użyłem tego do stworzenia dynamicznego tytułu.
Ten dynamiczny tytuł zmienia się w zależności od wyboru dokonanego we fragmentatorze Wybierz odległość .
Miary DAX do obliczeń popytu i przychodów
Trzecia tabela miar zawiera niektóre standardowe obliczenia dla przychodów i popytu . Posiada również miary, które pokazują wyniki tych obliczeń związanych z wybraną odległością.
Stworzyłem tabelę Select Radius z odległościami od 0 do 250 km . W tym przypadku użyłem parametru „co, jeśli” .
Ta tabela jest następnie używana do tworzenia tego specjalnego fragmentatora z suwakiem.
Po przygotowaniu wszystkich pomiarów mogę teraz przystąpić do tworzenia raportu.
Wyjście
W rezultacie oto mapa z punktami z zaznaczenia odległości.
W tym raporcie mogę wybrać magazyn.
Mogę również zmienić odległość na krajalnicy Wybierz odległość . Wtedy będę mógł zobaczyć wyniki w tabeli, takie jak Przychód w selekcji , Popyt w selekcji i Całkowita odległość w selekcji .
Mniejsza mapa przybliża wybraną lokalizację. To przesunie się w oparciu o wybrany magazyn.
Na tych kartach są również wyświetlane wyniki oparte na selekcji dokonanej we fragmentatorze Wybierz odległość .
Technika wizualizacji danych w usłudze LuckyTemplates: tworzenie dynamicznego nagłówka lub tytułu
Analiza geoprzestrzenna — nowy kurs na temat LuckyTemplates
Wizualizacje danych LuckyTemplates — dynamiczne mapy w podpowiedziach
Wniosek
W tym samouczku nie skupiłem się na zbudowaniu najbardziej atrakcyjnego pulpitu nawigacyjnego. Służy jedynie do zademonstrowania jednego z wielu sposobów obliczania odległości na mapie w usłudze LuckyTemplates.
Mamy nadzieję, że udało Ci się zrozumieć, jak dynamicznie tworzyć raporty wizualne w analizie geoprzestrzennej , w których musisz analizować i wyświetlać dane na podstawie wybranej odległości. Należy pamiętać, że prawidłowe wykonanie pomiarów i utworzenie zbioru danych jest niezbędne, aby to zadziałało.
Sprawdź poniższe łącza, aby uzyskać więcej przykładów i powiązanych treści.
Dzięki!
Paweł
W tym samouczku omówimy pakiet dplyr, który umożliwia sortowanie, filtrowanie, dodawanie i zmianę nazw kolumn w języku R.
Odkryj różnorodne funkcje zbierania, które można wykorzystać w Power Automate. Zdobądź praktyczne informacje o funkcjach tablicowych i ich zastosowaniu.
Z tego samouczka dowiesz się, jak ocenić wydajność kodów DAX przy użyciu opcji Uruchom test porównawczy w DAX Studio.
Czym jest self w Pythonie: przykłady z życia wzięte
Dowiesz się, jak zapisywać i ładować obiekty z pliku .rds w R. Ten blog będzie również omawiał sposób importowania obiektów z R do LuckyTemplates.
Z tego samouczka języka kodowania DAX dowiesz się, jak używać funkcji GENERUJ i jak dynamicznie zmieniać tytuł miary.
W tym samouczku omówiono sposób korzystania z techniki wielowątkowych wizualizacji dynamicznych w celu tworzenia szczegółowych informacji na podstawie dynamicznych wizualizacji danych w raportach.
W tym artykule omówię kontekst filtra. Kontekst filtrowania to jeden z głównych tematów, z którym każdy użytkownik usługi LuckyTemplates powinien zapoznać się na początku.
Chcę pokazać, jak usługa online LuckyTemplates Apps może pomóc w zarządzaniu różnymi raportami i spostrzeżeniami generowanymi z różnych źródeł.
Dowiedz się, jak obliczyć zmiany marży zysku przy użyciu technik, takich jak rozgałęzianie miar i łączenie formuł języka DAX w usłudze LuckyTemplates.